„Intelligens rendszerek laboratórium 1 - 5. Ellenőrző kérdések” változatai közötti eltérés

← Régebbi szerkesztés Újabb szerkesztés →

VizuálisWikiszöveges

@@ 31. sor: / 31. sor: @@
 ;Mely 3 hiperparamétert használjuk a laborgyakorlat során az SVM-ek tanításánál?
 ;Milyen célból használunk keresztkiértékelést (cross validation) az osztályozós SVM tanítása során?
+Kézzel behangolni az osztályozó hibaparamétereit nehézkes. A keresztkiértékelés magában foglal egy ciklust, ami
+folyamatosan változtatja a hiperparaméterek értékét egy-egy tartományon, majd rendre elvégzi a
+modellezést (azaz felépíti az SVM-et), ellenőrzi az adott modell eredményét, és megjegyzi hibát. A
+ciklus lefutatása után a legkisebb hibát eredményező hiperparaméter-kombinációt kell kiválasztani
 ;Mit jelöl a "C" hiperparaméter?
 ;Mit jelöl a "sigma" hiperparaméter?
 ;Mit jelöl az "epsilon" hiperparaméter és mikor van rá szükség?
+Azokra a mintákra, melyek az érzéketlenségi sávon belül esnek, a hiba értéke 0, míg a kívül eső pontok hibáját büntetjük. Az epsilon érzéketlenségű veszteség függvény alkalmazásával az osztályozós problémához hasonló optimalizálási feladatra jutunk.
 ;Mi az epsilon-érzéketlenségi sávval rendelkező abszolútérték függvény képlete, és hol használjuk?
+if |f(x)-y| < epsilon:<br />
+  elteres = 0<br />
+else:<br />
+  elteres = |f(x)-y|-epsilon<br />
 ;Milyen ágensek szerepelnek a laborgyakorlat regressziós feladatrészében, és hogyan működnek együtt?
 TeacherAgent akik a sinc (x) = sin(x) x függvényt paraméterezhetően megadható zajjal tudják mintavételezni.<br />